Zusammenfassung
Statistische Eigenschaften natürlicher Grauwerttexturen werden mit Co-Occurrence Matrizen, basierend auf der Grauwertstatistik zweiter Ordnung, modelliert. Die Matrix gibt dann die apriori Wahrscheinlichkeiten aller Grauwertpaare an. Da in der medizinischen Bildverarbeitung verstärkt Multispektralbilder ausgewertet werden, wird das bekannte Konzept hier auf beliebige Vektorbilder erweitert. Dadurch kann bei der Texturklassifikation die zur Verfügung stehende Information vollständig genutzt werden. Insbesondere zur Detektion von Farbtexturen ist dieser Ansatz geeignet, da Wertepaare unterschiedlicher Spektralebenen ausgewertet werden können. Ebenso kann die Methode auch bei der Multiskalendekomposition von Intensitätsbildern zur Verbesserung der Texturerkennung beitragen. Die in den Matrizen entstehenden Muster lassen dann über die Extraktion geeigneter Texturdeskriptoren Rückschlüsse auf die Texturen des Bildes zu.
This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Preview
Unable to display preview. Download preview PDF.
Literatur
Haralick RM, Shanmugam K, Dinstein I. Textural features for image classification. IEEE Trans. Systems, Men, and Cybernetics, 3(6)610–621, 1973.
Lakmann R, Priese L. Ein Farbkovarianzmodell zur Analyse und Synthese von Farbtexturen. In Paulus, Wahl, eds., Mustererkennung 1997, pp. 55–62. Springer-Verlag, Berlin, 1997.
Walker RF, Jackway P, Longstaff ID. Recent developments in the use of the cooccurrence matrix for texture recognition. In 13th Int’l. Conf. on Digital Signal Processing, Santorini, vol. 1, pp. 63-65, 1997.
Burt PJ. The pyramid as structure for efficient computation. In Rosenfeld, ed., Multiresolution Image Processing and Analysis, pp. 6-35. Springer-Verlag, 1984.
Author information
Authors and Affiliations
Editor information
Editors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 1999 Springer-Verlag Berlin Heidelberg
About this paper
Cite this paper
Palm, C., Metzler, V., Mohan, B., Dieker, O., Lehmann, T., Spitzer, K. (1999). Co—Occurrence Matrizen zur Texturklassifikation in Vektorbildern. In: Evers, H., Glombitza, G., Meinzer, HP., Lehmann, T. (eds) Bildverarbeitung für die Medizin 1999. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-60125-5_69
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-60125-5_69
Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg
Print ISBN: 978-3-540-65627-2
Online ISBN: 978-3-642-60125-5
eBook Packages: Springer Book Archive